SENet与CBAM融合创新

### SENet与CBAM融合的实现方法 #### 背景介绍 SENet（Squeeze-and-Excitation Network）通过通道注意力机制增强特征表示能力，而CBAM（Convolutional Block Attention Module）则结合了通道和空间两个维度的注意力机制。两者的共同目标是提升网络对重要特征的关注程度[^1]。 #### 融合思路 为了将SENet与CBAM进行有效融合，可以考虑以下两种主要方式： 1. **串联结构** 将SENet作为通道注意力模块先作用于输入特征图，随后再应用CBAM的空间注意力部分进一步优化特征表达。这种方式能够充分利用两者的优势，在不同阶段分别强化通道和空间信息[^3]。 2. **并联结构加权求和** 可以设计一种混合架构，其中SENet与CBAM独立运行，并最终通过对它们输出的结果按一定权重相加以获得更优的整体表现形式。这种方法允许模型自主学习最佳组合比例从而达到更好的性能效果[^2]。 #### 实现代码示例 以下是基于PyTorch框架的一个简单实现案例展示如何将这两种技术结合起来应用于卷积神经网络之中: ```python import torch from torch import nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x) class SE_CBAM_Block(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16, kernel_size=7): super(SE_CBAM_Block, self).__init__() # Squeeze and Excitation part self.se = ChannelAttention(channel, reduction=reduction) # Convolutional Block Attention Module part self.cbam_spatial = SpatialAttention(kernel_size=kernel_size) def forward(self, x): se_x = self.se(x) * x # Apply SE attention first cbam_se_x = self.cbam_spatial(se_x) * se_x # Then apply spatial attention on the result of SE return cbam_se_x # Example usage within a model definition model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3), SE_CBAM_Block(channel=64), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), ... ) ``` 上述代码定义了一个新的`SE_CBAM_Block`类，它首先执行SE操作来调整各个通道的重要性得分；接着利用这些经过重新校准后的特征映射继续计算其对应位置上的显著性分布情况以便更好地捕捉局部模式特性。 --- ###